动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中,Kylin 负责构建高效的多维数据集(Cube)。
使用 Kylin 构建 OLAP 多维分析数据集
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Kylin多维分析.pdf详解
Kylin多维分析知识深入探讨####一、Apache Kylin简介及多维分析概念- Apache Kylin:Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,它基于Hadoop/Spark,提供SQL查询接口和多维分析(OLAP)能力,支持快速查询大规模数据集。该项目由eBay Inc.开发,于2014年捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目。 - 多维分析:多维分析能从多个角度和维度(至少包括两个)分析数据,使分析师能灵活探索数据的多个侧面,深入理解数据背后的故事。 ####二、Kylin核心功能详解#####外部功能: - 可扩展的大数据OLAP引擎:Kylin支持PB级数据规模,能在亚秒级完成对Hive表的查询。 - 交互式查询:支持即时分析。 - 实时OLAP:实现实时或接近实时的数据分析。 - Hadoop ANSI SQL接口:支持标准SQL查询。 - 多维立方体(MOLAP Cube):通过预计算和存储多维数据的聚合结果,加速查询速度。 - 与BI工具无缝集成:兼容Tableau、SuperSet、Hue、PowerBI等商业智能工具。 #####内部功能: - 任务管理与监控:提供任务调度和监控功能,保障数据分析任务的高效执行。 - 数据压缩与编码:采用高效的数据压缩技术,减少存储空间需求。 - 增量更新/全量更新:支持实时或批量数据更新。 - HBase Coprocessor索引机制:通过HBase的Coprocessor实现高效索引操作。 - 基于HyperLog的DistinctCount近似算法:提供高效的近似计数方法,提升查询性能。 - 友好的Web界面管理:提供易用的图形化用户界面,简化数据分析流程。 - 项目及权限控制:支持细粒度的权限管理,确保数据安全和合规性。 - 支持SSO、LDAP、Spring:集成单点登录、轻量目录访问协议和Spring框架,增强系统安全性和灵活性。 ####三、产品架构图及关键特性详解
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